כתבה
arXiv cs.LG ·
SeisBench DAS: מסגרת למידת מכונה לחישה אקוסטית מבוזרת
SeisBench DAS: A machine learning framework for Distributed Acoustic Sensing
SeisBench DAS היא מסגרת למידת מכונה לחישה אקוסטית מבוזרת. היא מספקת פורמטים סטנדרטיים לנתונים ומודלים, ומאפשרת שימוש יעיל במודלים עמוקים. SeisBench DAS מבוססת על PyTorch ומאפשרת אינטגרציה עם מודלים וכלים שונים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.07558v1 Announce Type: cross Abstract: Fibre optic sensing, such as distributed acoustic sensing (DAS), has become a widespread technology for geophysical studies. To process the large-scale datasets produced by DAS, several machine learning methods have been proposed. However, without standardization of data and models, these methods lack comparability and interoperability. This introduces a gap between model developers and practitioners analyzing DAS data and inhibits adoption of deep learning for DAS. To address these limitations, here we present SeisBench DAS, an extension to the SeisBench library for machine learning in seismology. SeisBench DAS defines standard formats for DAS benchmark datasets, including standardised metadata and labels, and DAS models. It builds on the
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית